Khi công nghệ “nhìn thấy” ổ gà: Tự động phát hiện khiếm khuyết

Dù ở thành phố hay nông thôn, hệ thống đường giao thông luôn đóng vai trò quan trọng như những mạch máu nuôi dưỡng nền kinh tế. Thế nhưng theo thời gian, các “khiếm khuyết” như bong tróc, nứt nẻ, ổ gà hay lún sụt bắt đầu xuất hiện. Nếu không được phát hiện và xử lý kịp thời, chúng có thể gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến an toàn giao thông và làm tăng đáng kể chi phí bảo trì.

Vì vậy, câu hỏi đặt ra là: Làm sao để “nhìn thấy” những khiếm khuyết đó nhanh hơn, chính xác hơn và không phụ thuộc hoàn toàn vào sức người?

Câu trả lời có thể nằm ở trí tuệ nhân tạo (AI) – Công nghệ tiên tiến đang giúp những đoạn đường “lên tiếng” một cách rõ ràng hơn bao giờ hết.

Từ những đôi mắt thủ công đến trí tuệ nhân tạo

Trước đây, việc kiểm tra hư hỏng mặt đường thường dựa vào các đội khảo sát đi thực địa, quan sát bằng mắt thường hoặc xem xét lại từng bức ảnh một cách thủ công. Phương pháp này tốn nhiều công sức, dễ bị ảnh hưởng bởi thời tiết, ánh sáng và sự chủ quan của người đánh giá.

Tại EOV Solutions, chúng tôi đặt ra một mục tiêu đơn giản nhưng đầy thách thức: Làm thế nào để chiếc camera trên xe có thể "nhìn" mặt đường giống như một kỹ sư chuyên môn?

Khi AI học cách quan sát như con người

Trong quá trình nghiên cứu, đội ngũ kỹ thuật của EOV đã phát triển một mô hình AI giúp tự động phát hiện và phân loại các loại khiếm khuyết mặt đường. Hệ thống này được “dạy” bằng hàng ngàn bức ảnh thực tế: Những hình ảnh ghi lại vết nứt, mảng bong tróc, vũng nước hay cả những đoạn có nguy cơ sụt lún.

Mỗi bức ảnh là một bài học. Mỗi vết hư hỏng là một tín hiệu mà mô hình cần học cách phân biệt. Nhờ ứng dụng các kỹ thuật học sâu (Deep Learning), mô hình dần dần học được cách nhận diện những lỗi hư hỏng chính xác – chẳng khác gì một kỹ sư lành nghề đang làm việc trên thực địa.

>>> Xem thêm: EOV Road AI - Tự động phát hiện khiếm khuyết

Bài học từ dữ liệu thực tế

Trong quá trình huấn luyện mô hình, nhóm nghiên cứu nhận thấy: Không phải khiếm khuyết nào cũng dễ nhận ra.

• Những loại hư hỏng phổ biến như bong tróc hay nứt mạng lưới thường được mô hình nhận diện rất tốt.
• Nhưng những lỗi khó như ổ gà nhỏ, bong tách lớp hoặc vết lún nhẹ lại là một thách thức cả con người lẫn máy.

Điều này cũng phản ánh một thực tế: Công nghệ AI không thể tách rời khỏi dữ liệu. Càng có nhiều dữ liệu đa dạng, chất lượng, mô hình càng "thông minh" và đáng tin cậy hơn.

Kết quả khả quan và những điều cần tiếp tục học hỏi

Khi thử nghiệm mô hình trên các đoạn đường thực tế, kết quả cho thấy AI có thể phát hiện chính xác đến hơn 80% các loại hư hỏng phổ biến với độ tin cậy cao, đặc biệt trên các video hành trình được ghi từ camera chuyên dụng.

Tuy nhiên, nhóm nghiên cứu cũng nhận ra nhiều điều cần cải thiện:

• Thu thập thêm hình ảnh của các lỗi hiếm gặp
• Cải thiện khả năng nhận diện trong điều kiện ánh sáng yếu
• Làm cho mô hình hoạt động tốt hơn trên nhiều loại thiết bị

Và đó chính là lý do nghiên cứu vẫn tiếp tục để AI không chỉ nhận diện lỗi mà còn hiểu được từng loại khiếm khuyết của mặt đường.

Vì sao việc này quan trọng với mọi người?

Với người dân, điều này sẽ đồng nghĩa với:

• Những con đường an toàn hơn để di chuyển mỗi ngày.
• Ít va đập, ít tai nạn hơn vì những ổ gà được sửa kịp lúc.

Với các cơ quan quản lý:

• Có thêm một "trợ lý thông minh" giúp giám sát và đánh giá tình trạng mặt đường, từ đó có thể lập kế hoạch bảo trì nhanh chóng, khách quan và tiết kiệm chi phí.

Với chúng tôi – đó là cách công nghệ trở thành một phần thiết thực trong cuộc sống hàng ngày, chứ không chỉ nằm trên giấy tờ hay phòng thí nghiệm.

>>> Tìm hiểu thêm: Nhận biết mức độ hư hỏng mặt đường: Khi AI hỗ trợ quyết định đúng lúc

Lời kết

Công nghệ không thay thế con người, nhưng nó giúp con người làm tốt hơn những việc vốn khó khăn và tốn kém. Việc phát hiện hư hỏng mặt đường là một ví dụ rõ ràng.

Tại EOV Solutions, chúng tôi tin rằng mọi công nghệ có giá trị khi nó giải quyết được vấn đề thực tế và đó là điều khiến hành trình nghiên cứu này trở nên đầy cảm hứng.